2021年8月3日、画像生成手法ALAE(敵対的潜在空間自己符号化器, Adversarial Latent Autoencoder）に関する調査・デモ作成を弊社エンジニアが実施し、その内容をエンジニアコミュニティQiita(キータ)に投稿しました。

ALAEは2020年4月に発表された画像生成手法で、 StyleGAN の潜在空間次元分離性(PPLで表すDisentanglement)を大幅に改善した上に、1024xの高解像度の画像を生成できるメリットを保っています。

【記事の内容】

1) 論文概要説明：ALAEとそれを応用するために必要な Progressive Growing 及び StyleGAN の論文の概要説明

2)手順と罠、解決方法： 論文の公開コードに別のデータセットを入れて学習させるために必要な前処理・設定・実行・最後に学習済みのモデルを使うデモを作る一回りの手順及び踏んた罠の解決方法のまとめ

3) 考察：生成結果についての考察

【外部リンク】

「ALAE (敵対的潜在空間自己符号化器, Adversarial Latent Autoencoder) を使ってみた」

株式会社KUNOは、今後も各種論文の調査/実験などの情報発信を通じ、技術の普及に貢献してまいります。